来源：教育技术学
前言
国外关于STEM教育的研究表明，STEM教育对于推动学科融合，促进学生能力的发展有重要作用。 纵观国内外STEM教育的相关研究，不难发现，STEM教育的发展离不开技术的支持。如何利用新兴技术支持来推动STEM教育的发展，促进STEM跨学科之间的有效融合是本研究关注的重点。该文首先对STEM教育的内涵、形成阶段与特征进行了解析；其次，在阐释了教育人工智能概念的基础之上,论述了教育人工智能技术对STEM 教育的支持；最后，在教育人工智能技术的支持下，构建了基于教育人工智能技术支持下的STEM跨学科融合模式,并从学习活动设计、教学环境设计、教学目标设计、教学内容设计和教学评价设计五个方面对该模式进行了阐释，以期能够更好地促进STEM跨学科之间的融合。
先来回顾一下STEM教育的内涵
STEM是科学(Science)、技术(Technology)、工 程(Engineering)和数学(Mathematics)四门学科的英文 首字母缩写，强调跨学科之间的融合。从概念本身来看，虽然这四门学科之间是相互独立的，但是STEM教育指的并不是四门学科的简单叠加，而是四门学科核心知识地有机整合；从价值取向来看，STEM教育旨在通过四门学科的有机整合，培养学生的STEM素养，即使学生能够综合运用科学、技术、工程和数学等相关领域知识解决生活中的实际问题，从而培养学生的创新能力和综合实践应用能力。
教育人工智能技术概念
人工智能的英文缩写是AI，是计算机科学的一 个分支，它主要是研究和开发智能理论、方法、技术和应用系统，利用计算机来模拟人的思维和行为的一门新的技术科学。人工智能可以说是一门边缘学科，涉及到控制论、语言学、心理学、计算机科学、神经心理学、信息论等领域学科。
教育人工智能的英文缩写是EAI，它是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域。教育人工智能的目的是为了在人工智能技术的支持下，使教师和学生能够更清楚、更深入、更全面地理解学习是怎样发生的，并且在外界因素，如 社会、经济和技术等因素的条件下，学习又是如何被影响的，如何通过灵活运用人工智能技术中的“智能”工具，为学习者地高效学习和真实体验提供支持。
教育人工智能
在STEM教育中的定位
技术在STEM教育中的角色定位可以从两个视角来理解，一方面，技术本身作为一个学科领域，通过STEM教育内的整合来学习。STEM教育是“科学”“技术”“工程”和“数学”的有机整合，其中包括了“技术”这一学科领域，在这一视角下，学生在STEM教育范畴内了解技术的发展历程及新兴技术的产生等技术相关知识；另一方面，技术可以被看作是支持STEM教育的外部手段，在这一视角下，技术为STEM教育中的教与学过程创造了更 多的机会，为STEM教育的教与学效果提供支持。本文中的教育人工智能并非是指STEM教育中的 “技术”，而是推动STEM教育理念下学科有效融合的外部支持，如图所示。
从图中可以看出，教育人工智能是人工智能和学习科学相结合的一个新领域。本文认为教育人工智能技术与STEM教育是相辅相成的关系，教育人工智能技术能够为STEM教育提供支持，一方面，利用教育人工智能技术能够为学生创造一个自适应的学习环境，另一方面，学生利用教育人工智能技术能够提高学习体验，促进深度学习地发生；同时，STEM教育的发展也能够推动教育人工智能的进步，例如通过学生STEM教育的学习体验，能够为教育人工智能技术的发展提供反馈。
教育人工智能技术
对STEM教育的支持
人工智能技术在多个领域中都得到了广泛的应用，并产生了深刻的影响，教育作为人工智能技术，应用的一个重要的领域，对人工智能的发展以及教与学方式的变革都起着推动作用。教育人工智能技术对STEM教育的支持可以从宏观和微观两个视角来进行分析，如图所示。
从宏观视角来看，教育人工智能技术对STEM 教育的支持主要是指人才培养和教学变革两个层面。21世纪技能包括了学习与创新技能（批判性思考和解决问题能力、沟通与协作能力、创造与革新能力）、数字素养技能（信息素养、媒体素养、信 息与通信技术素养）与职业和生活技能（灵活性与适应能力、主动性与自我导向、社交与跨文化交流能 力、高效的生产力、责任感、领导力等）。为了迎合21世纪技能的目标理念，教育人工智能技术主张关注学生在复杂的、劣构知识的解决过程中，发展学生的问题解决能力和创新能力。教育人工智能技术支持下的新型教学模式是以学习者为中心的教学模式，它改变了传统教学模式的结构、要素的组合形式，能够较好地顺应技术发展的趋势，从而推动教与学方式的变革。
从微观视角来看，教育人工智能技术对STEM教育的支持主要是指智能引导、自适应学习环境的创设、实时记录追踪、监控与反馈、资源推荐和知识共享六个方面。国外学者指出，教育人工智能应用的发展趋向主要有五个方面，其中个性化学习作为一个主要方面受到了关注。教育人工智能技术对于学生的个性化学习支持体现在多个方面，例如通过对学生学习过程的数据分析，能够准确地判断，学生的学习状态；通过对学生学习成绩的数据分析，能够及时地形成评价报告，对学生的学习情况作出预判；通过对学生资源浏览的数据分析，能够判断出学生的学习兴趣等等，而这些均是依赖于教育人工智能技术对于学生的智能引导、对学习过程的实时记录与追踪和监控与反馈等。教育人工智能技术支持下的学习环境是一个集云端一体化、支持深度学习和协作共享的自适应学习环境，能够为学习者提供一种随时随地可以访问的、学习者深度参与的、跨学科解决问题的学习平台。在这种自适应的学习环境里，不论是何种水平的学习者都能够最大限度获得良好的学习体验。同时，教育人工智能技术支持下的课堂环境，学生的交互是多元化的, 既包括学生与学生之间的交互，也包括学生与教师 之间、学生与资源之间、学生与环境之间的交互，通过多元交互融合的方式，促进学生的知识共享。同时，人工智能技术通过学生的数据分析与挖掘，能够为学习者推荐合适的、高度相关的学习资源以匹配学生的学习需求。
参考文献：唐烨伟,郭丽婷,解月光,钟绍春.基于教育人工智能支持下的STEM跨学科融合模式研究[J].中国电化教育,2017(08):46-52.
本文来自公众号“酷学实验室”
